이벤트에 기반한 약결합의 분산 응용이 인터넷과 같은 광역네트워크 상에서의 주요 응용분야로 대두되고 있다. 분산응용의 컴포넌트 사이의 이벤트 전송을 구현하는 방법으로 내용기반 등륵/발표 시스템이 최근 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 효과적인 내용기반 등록/발표 시스템을 구현하기 위해 기존에 발표된 대표적인 시스템인 SIENA에 바탕을 두고, SIENA에서의 이벤트 라우팅 알고리즘의 문제점을 분석하고 이를 개선한 라우팅 알고리즘을 개발하였다.
본 논문은 멀티미디어 컨텐츠의 프리젠테이션을 위한 이벤트 기반 프리젠테이션 메커니즘의 설계 및 운용방법에 대해 기술하였으며, 사용자의 프리젠테이션 개입을 비롯하여 프리젠테이션 스케줄, 네트워크 상태 변화 등 예측 불가능한 여러 환경 변화를 이벤트로 발생하여 종합적으로 분석 처리함으로써 각 시점에 와는 프리젠테이션 서비스 품질을 유지할 수 있는 프리젠테이션 모델을 제안하였다. 또한, 프리젠테이션 관리자와 그 하부 구조로 이벤트 스케줄러, 네트워크 관리자, QoS 관리자 등을 두어 여러 프로세스들이 이벤트로 통신하며 동적인 동기화 유지를 위해 상호 협력할 수 있는 기법을 제시하였다.
본 논문에서는 새로운 병렬 이벤트구동 로직 시뮬레이션 기법을 제안한다. 제안한 예측에 기반한 병렬 이벤트구동 시뮬레이션 기법은 병렬 이벤트구동 시뮬레이션에서 다른 로컬시뮬레이션과의 연동 과정에서 사용되는 입력값과 출력값에 실제값과 예측값을 함께 사용함으로써 성능 향상의 제약 요소인 동기 오버헤드 및 통신 오버헤드를 크게 감소시킬 수 있다. 본 논문에서 제안한 예측기반 병렬 이벤트구동 로직 시뮬레이션의 유용함은 다수의 디자인들에 적용한 실험을 통하여 확인할 수 있었다.
스포츠 방송/미디어 데이터에서 특정 이벤트 시점을 효율적으로 검출하는 방법은 정보 검색이나 하이라이트, 요약 등을 위해 중요한 기술이다. 이 논문에서는, 야구 중계 방송 데이터에서 투구에 대한 타격 및 포구 이벤트 시점을 강인하게 검출하는 방법으로, 음향 및 영상 정보를 융합하는 방법에 대해 제안한다. 음향 정보에 기반한 이벤트 검출 방법은 계산이 용이하고 정확도가 높은 반면, 영상 정보의 도움 없이는 모호성을 해결하기 힘든 경우가 많이 발생한다. 특히 야구 중계 데이터의 경우, 투수의 투구 시점에 대한 영상 정보를 활용하여 타격 및 포구 이벤트 검출의 정확도를 보다 향상시킬 수 있다. 이 논문에서는 음향 기반의 딥러닝 이벤트 시점 검출 모델과 영상 기반의 보정 방법을 제안하고, 실제 KBO 야구 중계 방송 데이터에 적용한 사례와 실험 결과에 대해 기술한다.
본 논문에서는 실내 또는 실외 환경에서의 비전 감시 시스템에 응용할 객체의 이벤트 인식 방법을 정의한다. 객체의 이벤트를 실시간으로 적용하기 위해서는 연산 시간이 적어야하며 이벤트 인식 정확률 또한 높아야 한다. 기존의 규칙 또는 확률 기반 이벤트 인식 방법은 객체의 움직임 이벤트에 대해 한정적이거나 객체의 특징 벡터 추출이 규칙에 어긋나는 경우 오류가 발생하여 이벤트 인식의 정확도가 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 시간의 흐름에 따른 독립 객체의 특징 벡터와 확률 정보를 통해 정해진 규칙에 가장 가까운 상황에 대해 계속적으로 이루어지는 이벤트 인식 방법을 제안한다.
최근 들어 에이전트에 대한 관심이 부쩍 높아지는 가운데 에이전트의 통신 방법들에 대한 많은 연구가 이루어져 왔다. 하지만 이러한 통신 방법들은 대부분 다중 에이전트 시스템을 위한 방법들이 있었다. 이런 방법을 이동 에이전트에 적용 시키기에는 에이전트 이동, 네트워크 과부하 등 여러 가지 문제점을 가지고 있다. 그래서 본 논문은 이벤트를 기반으로 한 통신방법을 이동 에이전트에 적합하도록 확장시켰다. 확장된 이벤트 통지 방법은 이벤트들이 모든 에이전트에게 에이전트의 위치에 의해 이벤트를 전달하는 기존의 방법과는 달리 각 에이전트가 관심을 가지는 이벤트에 대한 이벤트 통지를 함으로써 특정 이벤트를 원하는 에이전트에게만 전달하고, 에이전트의 이동도 가능하다. 이에 따라 네트워크 부하가 감소되고, 각 에이전트들의 통신 부하도 감소되고, 원하는 자료에 대한 필터링도 가능해 진다.
웹서비스의 이벤트를 수신하기 위한 Web Services Eventing과 WS-Notification과 같이 현존하는 관련 표준은 하나의 이벤트 묶음을 무조건적으로 수신하거나 하나의 이벤트에 하나의 조건을 제시할 수밖에 없다는 것이 문제점으로 지적되고 있다. 그러나 실제로 이벤트들을 처리하기 위해서는 하나의 이벤트를 수신할 때도 다양한 조건을 제시할 수 있도록 하여, 동일한 이벤트를 받았을 때에도 다양한 조건식에 따라 원하는 작업을 수행할 수 있도록 하는 유연성을 제공하여야 한다. 본 논문은 그러한 유연성을 제공하는 유비쿼터스 웹서비스 환경에서 이벤트 기반의 룰 처리 기법에 대해서 살펴보도록 한다.
본 논문은 다중 관측소에서 측정된 지진 신호를 이용한 그래프 합성곱 신경망 기반 지진 이벤트 분류 방법을 제안한다. 기존의 딥러닝 기반 지진 이벤트 분류 방법은 대부분 단일 관측소에서 측정된 신호로부터 지진 이벤트를 분류한다. 지진 관측망에는 수많은 지진 관측소가 존재하며 하나의 관측소만 사용하는 방법보다 여러 관측소의 정보를 동시에 활용하는 방법이 지진 이벤트 분류 성능 향상을 이끌 수 있다. 본 논문에서는 단일 관측소에서 측정된 지진 신호들에 합성곱 신경망을 적용해 임베딩 특징을 추출한 후 그래프 합성곱 신경망을 이용해 단일 관측소들 사이의 정보를 융합하는 다중 관측소 기반 지진 이벤트 분류 구조를 제안한다. 관측소의 개수 변화 등 다양한 실험을 통해 제안한 모델의 성능 검증을 수행하였으며 실험 결과 제안하는 모델이 단일 관측소 기반 분류 모델보다 약 10 % 이상의 정확도와 이벤트 재현율 성능 향상을 보여주었다.
다중 에이전트 구조와 블랙보드 구조를 통합하면 두 구조의 특징들과 장점들을 필요로 하는 응용 분야에 대응할 수 있는 가능성이 생긴다. 본 논문은 Rete 네트워크에 기반을 둔 블랙보드 이벤트 탐지 메커니즘과 블랙보드 이벤트 기반의 암시적 호출 구조 패턴을 함께 사용하여 다중 에이전트 구조에 블랙보드 구조를 통합하는 방안을 제안한다. 다중 에이전트 구조에 블랙보드 구조를 통합하기 위하여 이벤트 기반의 암시적 호출 구조 패턴을 사용하는 것은 구성 요소들 간의 결합도(coupling)의 감소와 지식 원천 에이전트들의 제어의 융통성의 증대 등의 면에서 바람직하다. 하지만 이벤트 기반의 암시적 호출 구조 패턴 자체는 그것을 사용하는 구조의 성능을 고려하고 있지 않다. 본 논문이 제안하는 통합 구조의 성능을 향상시키려면 지식 원천 에이전트들을 활성화시킬 수 있는 블랙보드 이벤트들의 발생을 신속하게 탐지할 수 있어야 한다. 본 논문이 제안하는 통합 방안은 Rete 네트워크 기반의 블랙보드 이벤트 탐지 메커니즘을 사용하여 블랙보드 이벤트 기반의 암시적 호출 구조 패턴을 이용한 통합 구조에서 지식 원천 에이전트들을 활성화시킬 수 있는 블랙보드 이벤트들이 효율적으로 탐지될 수 있도록 한다.
본 논문에서는 다양한 이벤트들을 기반으로 KFD 동영상 내의 주요 장면들을 검색하는 KFD 동영상 검색 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 선행 연구인 KFD 웹 데이터베이스 시스템에서 정의한 온톨로지 기반의 이벤트에 대한 히스토리 정보를 생성한 후, 이를 이용하여 KFD 동영상의 주요 이벤트들을 요약할 수 있으며 빠르고 정확하게 검색한다. 또한 제안된 시스템은 KFD 동영상과 내담자 스케치 동영상의 히스토리 정보를 매칭함으로서 멀티모달 동기화 재생 기능을 제공한다. 가족미술치료사는 본 시스템에서 제공하는 이벤트 기반의 멀티모달 동기화 검색 및 재생 기능을 이용하여 보다 의미론적이고 신뢰성 있는 KFD 사정 평가를 수행할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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